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基于深度學(xué)習(xí)的單聲道語(yǔ)音分離需要計(jì)算時(shí)頻掩蔽，但現(xiàn)有語(yǔ)音分離方法中時(shí)頻掩蔽不可學(xué)習(xí)，也未將其封裝到深度學(xué)習(xí)中進(jìn)行優(yōu)化，通常依賴于維納濾波法進(jìn)行后續(xù)處理。為此，提出一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音信號(hào)分離方法。在語(yǔ)音生成階段引入遞歸推導(dǎo)算法和稀疏編碼器來改進(jìn)時(shí)頻掩蔽生成結(jié)果，并將生成的語(yǔ)音輸入至判別器進(jìn)行分類，以降低信號(hào)源之間的擾動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音信號(hào)分離方法相比，該方法的SDR、SIR分離指標(biāo)分別提高6.2dB和5.0dB。
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